用ImageNet的資料集訓練Faster R-CNN
阿新 • • 發佈:2018-12-30
轉自:http://blog.csdn.net/jiajunlee/article/details/50470897
訓練結果
- 第一次訓練,ZF,30W張圖片,200類,迭代80k40K,mAP: 18.0%
問題彙總
-
總結:
- ImageNet訓練資料集部分標註缺失object標籤
- ImageNet訓練資料集object的寬高比過大
-
問題1: 訓練迭代過程假死狀態,假死程式碼斷
self.solver.step(1)
,是因為ImageNet有部分資料圖片的.xml標註檔案中缺少object標籤。點選檢視詳細討論 -
問題2: 訓練的資料集中object的寬高比有一定要求。否則會在RPN訓練迭代過程中報如下錯,原因是寬高比過大或者過小,產生的anchors在塞選inside_anchors的過程中沒有找到合適的anchor,使得overlaps只有0個元素。
anchor_target_layer.py”, line 137, in forward
gt_argmax_overlaps = overlaps.argmax(axis=0)
ValueError: attempt to get argmax of an empty sequence- object的bounding box的寬高比
- VOC2007:在0.117-15.500之間
- ImageNet(ILSVRC2014):在0.03-48.50之間
- 把資料的寬高比至少約束在0.117-15.500才能保證訓練
- object的bounding box的寬高比
-
問題3: 訓練的資料集中image寬高不能太小。否則在做im_proposal的時候,發生假死現象。